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Enregistrement W4408170535 · doi:10.1080/23308249.2025.2471085

Spatial and Temporal Size Distribution of Swordfish ( <i>Xiphias gladius</i> ) in the Atlantic Ocean: Implications for Conservation and Management

2025· article· en· W4408170535 sur OpenAlexaff
Daniela Rosa, Michael J. Schirripa, Kyle Gillespie, David Macías, Rodrigo Forselledo, Bruno Leite Mourato, Mikihiko Kai, Freddy Arocha, Nan‐Jay Su, Sven Kerwath, Laurent Bahou, Luigi Pappalardo, Guillermo A. Diaz, Pedro G. Lino, Francisca Salmerón, Josetxu Ortiz de Urbina, Luis Gustavo Cardoso, Rodrigo Sant’Ana, Paulo Travassos, Karim Erzini, Miguel N. Santos, Andrés Domingo, José Carlos Báez, Alex Hanke, Craig M. Brown, Rui Coelho

Notice bibliographique

RevueReviews in Fisheries Science & Aquaculture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésSwordfishFisheryEnvironmental scienceGeographyBiologyTunaFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swordfish (Xiphias gladius) is a common target species of surface pelagic longline fisheries. In the Atlantic Ocean and Mediterranean Sea, swordfish is managed as three separate stocks, all having management measures in place to rebuild or conserve the stocks, including minimum landing sizes. The objective of this study was to review size data for swordfish in the Atlantic Ocean, model the sex-specific size distribution and determine areas where there is higher likelihood of capturing undersized fish. The size distribution differed between males and females and varied by quarter, indicating movements of large fish between temperate and tropical waters. Undersized fish seems to occur in association with coastal waters, with higher proportions in the Northwest Atlantic and tropical areas. This study provides a better understanding of the temporal and spatial size and sex distribution of swordfish and presents insights into the distribution of undersized swordfish that is subject to management measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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